Nuevos algoritmos consiguen predecir la presión intracraneal sin necesidad de inserciones físicas

Los nuevos algoritmos de inteligencia artificial desarrollados por investigadores de Johns Hopkins ofrecen una alternativa menos invasiva con potencial para mejorar la seguridad y accesibilidad en la monitorización de pacientes críticos

La presión intracraneal es esencial parala salud cerebral (Foto: Canva)
La presión intracraneal es esencial parala salud cerebral (Foto: Canva)
José Iborra
26 agosto 2024 | 12:00 h
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La presión intracraneal (PIC) es la presión dentro del cráneo que incluye el cerebro, el líquido cefalorraquídeo y la sangre. Esta es un indicador crucial de la salud cerebral, ya que un aumento en la PIC puede indicar condiciones graves. Este incremento puede ser causado por lesiones cerebrales agudas, accidentes cerebrovasculares, o obstrucciones en el flujo del líquido cefalorraquídeo. Cuando la PIC aumenta, el cerebro puede comprimirse, lo que reduce el flujo sanguíneo y puede provocar daño cerebral significativo.

Es vital mantener una PIC normal para evitar complicaciones graves. Un aumento en la PIC puede llevar a la compresión del cerebro y los vasos sanguíneos, reduciendo el suministro de oxígeno y nutrientes al tejido cerebral. Esto puede resultar en síntomas como pérdida de conciencia, cambios en el comportamiento y déficits neurológicos, y requiere atención médica urgente para prevenir daños permanentes.

"La PIC es universalmente aceptada como un signo vital crítico; existe una necesidad imperativa de medir y tratar la PIC en pacientes con trastornos neurológicos graves, pero el estándar actual para la medición de la PIC es invasivo, riesgoso y requiere muchos recursos", afirmó el Dr. Robert Stevens.

"Existe una necesidad imperativa de medir y tratar la PIC en pacientes con trastornos neurológicos graves"

Los métodos tradicionales para monitorizar la PIC suelen ser muy invasivos y requieren la inserción de dispositivos en el cerebro. Estos incluyen los drenajes ventriculares externos (DVE) y la monitorización de la presión intraparenquimatosa (IPM), donde se colocan catéteres o sensores directamente en el cerebro a través del cráneo. Aunque estos métodos son efectivos para medir la PIC, presentan riesgos significativos como mal posicionamiento del catéter, infecciones y hemorragias, con tasas de ocurrencia de aproximadamente 15.3%, 5.8% y 12.1% respectivamente.

Además, estos procedimientos requieren de experiencia quirúrgica y equipo especializado, lo cual no siempre está disponible en todos los entornos médicos. Esto subraya la necesidad de desarrollar y utilizar técnicas de monitorización de la PIC menos invasivas que reduzcan estos riesgos y sean más accesibles en diferentes contextos clínicos.Ahora, investigadores de la Escuela de Medicina de la Universidad Johns Hopkins (Baltimore, MD, EUA) han propuesto un método novedoso y menos invasivo para monitorear la PIC. Publicada en la revista Computers in Biology and Medicine el 12 de julio, su investigación explora la correlación entre las formas de onda de la PIC y tres señales fisiológicas comúnmente medidas en la UCI: presión arterial invasiva (PAI), fotopletismografía (PPG) y electrocardiografía (ECG).

"Aquí exploramos un enfoque novedoso aprovechando la Inteligencia Artificial que creemos podría representar un método de evaluación de la PIC no invasivo y viable", indica Stevens. Los investigadores han usado datos recolectados de métodos tradicionales de monitorización de la presión intracraneal (PIC) para desarrollar nuevas técnicas. En lugar de utilizar dispositivos invasivos, han entrenado algoritmos de aprendizaje profundo, que son tipos avanzados de inteligencia artificial diseñados para aprender patrones y hacer predicciones a partir de grandes volúmenes de datos.

Estos algoritmos han demostrado una capacidad predictiva para la PIC que es igual o incluso superior a la de los métodos tradicionales de monitoreo, como los drenajes ventriculares externos o la monitorización intraparenquimatosa. Esto significa que los algoritmos pueden predecir con precisión los cambios en la PIC basándose en los datos, sin necesidad de intervenciones invasivas.

La investigación sugiere que es posible desarrollar una técnica de monitorización de la PIC que no requiera inserciones físicas en el cerebro. Esto podría transformar la atención al paciente en entornos críticos, haciendo el proceso más seguro y accesible, y reduciendo los riesgos asociados con los métodos invasivos tradicionales.  

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